提示された論文は、Kilosort4という、神経活動の記録から個々のニューロンの発火時間を抽出するスパイクソーティングの最新フレームワークについて概説しています。この研究は、記録の非定常性や電気的信号の重なりといったスパイクソーティングの課題に対処するため、グラフベースのクラスタリングアルゴリズムなどの改良を導入しています。論文は、多様なシミュレーション条件下でのKilosort4の優れた性能を実証し、ドリフト補正やテンプレートデコンボリューションといった主要なアルゴリズムのステップについても詳しく説明しています。さらに、Kilosortの進化を追跡し、その堅牢性が様々な種類のプローブや記録方法に適用可能であることを強調しています。

Nat Methods. 2024 May;21(5):914-921. doi: 10.1038/s41592-024-02232-7. Epub 2024 Apr 8.

Spike sorting with Kilosort4

M Pachitariu et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38589517/